包邮 稀疏统计学习及其应用 统计学习 例子和图表 统计的应用 统计的课后练习 学-so88
包邮 稀疏统计学习及其应用 统计学习 例子和图表 统计的应用 统计的课后练习 学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022
图书介绍
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店铺: 布克专营店 出版社: 人民邮电出版社 ISBN:9787115472618 商品编码:24128775570 开本:16
商品参数
稀疏统计学习及其应用 | ||
定价 | 89.00 | |
出版社 | 人民邮电出版社 | |
版次 | 1 | |
出版时间 | 2018-1 | |
开本 | 16 | |
作者 | (美)特里瓦·哈斯蒂(Trevor Hastie),(美)罗伯特·蒂伯沙拉尼(Robert Tibshirani)(美)马丁·韦恩怀特(Martin Wainwright),著 | |
装帧 | 平装 | |
页数 | ||
字数 | ||
ISBN编码 | 9787115472618 | |
重量 |
内容介绍
稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重,经典地体现了化繁为简的理念,因而广泛应用于诸多领域。本书就稀疏性统计学习做出总结,以lasso方法为中心,层层推进,逐渐囊括其他方法,深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用,不仅包括了大量例子和图表,还附有文献注释和课后练习,是深入学习统计学知识的ji佳参考。
目录
目录
第 1章引言 1
第 2章 lasso线性模型 6
2.1引言 6
2.2 lasso估计 7
2.3交叉验证和推断 10
2.4 lasso解的计算 12
2.4.1基于单变量的软阈值法 12
2.4.2基于多变量的循环坐标下降法 13
2.4.3软阈值与正交基 15
2.5自由度 15
2.6 lasso解的唯1性 16
2.7理论概述 17
2.8非负 garrote 17
2.9乌q惩罚和贝叶斯估计 19
2.10一些观点 20
习题 21
第 3章广义线性模型 24
3.1引言 24
3.2逻辑斯蒂回归模型 26
3.2.1示例:文本分类 27
3.2.2算法 29
3.3多分类逻辑斯蒂回归 30
3.3.1示例:手写数字 31
3.3.2算法 32
3.3.3组 lasso多分类 33
3.4对数线性模型及泊松广义线性模型 33
3.5 Cox比例风险模型 35
3.5.1交叉验证 37
3.5.2预验证 38
3.6支持向量机 39
3.7计算细节及 glmnet 43
参考文献注释 44
习题 45
第 4章广义 lasso惩罚 47
4.1引言 47
4.2弹性网惩罚 47
4.3组 lasso 50
4.3.1组 lasso计算 53
4.3.2稀疏组 lasso 54
4.3.3重叠组 lasso 56
4.4稀疏加法模型和组 lasso 59
4.4.1加法模型和 back.tting 59
4.4.2稀疏加法模型和 back.tting 60
4.4.3优化方法与组 lasso 61
4.4.4稀疏加法模型的多重惩罚 64
4.5融合 lasso 65
4.5.1拟合融合 lasso 66
4.5.2趋势滤波 69
4.5.3近保序回归 70
4.6非凸惩罚 72
参考文献注释 74
习题 75
第 5章优化方法 80
5.1引言 80
5.2凸优化条件 80
5.2.1优化可微问题 80
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